人工智能国家战略

2017 年 3 月,人工智能被首次写入《2017 国务院政府工作报告》,正式进入国家战略。2017 年 7 月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,明确将人工智能作为未来国家重要的发展战略。
2018年4月,教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》。计划提出3大类18项重点任务,引导高校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力。
2018年,国内各地方政府对人工智能的重视度亦随之升温,并相继出台 AI 相关发展规划。
2019年1月,人力资源和社会保障部组织专家严格按照新职业评审标准对征集的新职业有关材料进行了评审论证,初步确定人工智能工程技术人员等15个拟发布新职业 
 

人工智能人才发展状况

2019年1月16日下午,百度云,联手中国传媒大学、BOSS直聘和百度指数权威宣布《中国人工智能ABC人才发展报告(2018版)》。从报告中我们发现,2018年是中国人工智能人才发展具有划时代意义的一年,这一年人工智能人才市场进入稳定健康发展期,数据基础良好的金融和电子通信行业人工智能赋能趋势强劲,相对传统的机械制造业,新兴动能转换加快。

在人工智能产业高速发展的背后,是优秀AI人才的争夺。这些能够引领AI发展的人才,全球分布约30万,而中国对于AI人才的需求数量已经突破百万,人才严重短缺。在这种供不应求的形势下招募团队, AI相关岗位平均招聘薪资水涨船高,近几年每年均以近8%的速度在增长。

中国近3年人工智能人才需求现状

由上图我们可以看出,中国人工智能(AI)人才需求呈爆炸式增长,三年翻涨5.8倍。目前的现状体现为:刚需饥渴,供给不足。
人工智能人才行业主要分布

发现人工智能人才主要集中在IT互联网及电子通信行业,不过,机械制造和汽车等传统行业对AI人才的需求也在逐渐批量释放。 在今后几年,AI和各产业的融合将更加深入,AI人才也会更多地分布到非互联网行业中,为社会创造更多的价值。
人工智能人才细分领域占比分布

从人工智能人才在不同细分领域技术占比分布图来看,AI技术层和应用层的人才分布比较广泛,特别是在机器学习、机器人、图像识别、语音识别和自动驾驶等领域。

人工智能就业前景

人工智能人才与互联网技术人才平均年薪对比

作为典型的技术驱动型行业,人工智能相关岗位的薪资水平持续且明显地超出互联网行业平均水平,目前已成为整个互联网行业最多金的岗位。同时该领域薪酬溢价明显,稀缺性正是价值所在。

人工智能领域各薪资区间分布

AI领域是一个快速增长的领域,整个市场对人才的需求激增,但人才的供应还没有跟上,求职者对同一岗位的竞争不是很激烈,薪资因此也水涨船高。AI领域的平均薪资2.58w,其中月薪3w-4w占比34%。

人工智能热门岗位薪资各区间占比分布

报告显示,推荐算法和深度学习的高薪岗位占比最多,其年薪25万元以上的人数占该岗位总人数分别超过80.6%和72.3%;智能硬件25万元以上的人选最少,占47.5%;而从分布上来看各职位的年薪25万-50万为主力需求点。

自编教材

人工智能50+实战案例分析

序号 实战案例名称 实验手册 实验代码 实验数据
1 线性回归:糖尿病人预测
2 线性回归:职业高尔夫球员命中率预测
3 逻辑回归:垃圾短信分类
3 逻辑回归:学生被大学录取预测
4 决策树:根根声音和头发判断性别
5 决策树:根据历史天气情况判断是否外出打球
6 决策树:预测泰坦尼克号幸存者
7 随机森林:寻找最重要的几个数据集特征
8 贝叶斯:垃圾邮件过滤
9 贝叶斯:拼写检查
10 贝叶斯:新闻分类
11 支持向量机:手写数字识别
12 支持向量机:鸢尾花分类
13 PCA:对数据集降维
14 PCA:脸部识别
15 SVD:推荐系统
16 K均值:航空客户价值分析
17 K均值:对美国议员投票进行评估
18 K近邻:改进约会网站的配对效果
19 NLP:微博情感分析
20 NLP:电商产品评论情感分析
21 集成算法:对手写数字分类
22 集成算法:波士顿房价预测
23 集成算法:毒蘑菇的判断
24 图像分类:线性分类器
25 图像分类:tensorflow实现K近邻
26 图像分类:Tensorflow实现一元线性模型
27 图像分类:Tensorflow实现多分类
28 图像识别:Tensorflow实现单隐层自编码
29 图像识别:Tensorflow实现双隐层自编码
30 卷积神经网络:识别各种花卉
31 卷积神经网络:语音识别
32 卷积神经网络:单隐层CIFAR10数据集的实现
33 卷积神经网络:多隐层CIFAR10 数据集的实现
34 循环神经网络:聊天机器人
35 计算机视觉OpenCV:各种图片处理
36 计算机视觉OpenCV:目标跟踪
37 图像识别
38 语音识别
39 人机对话
40 航空公司客户价值
41 微博情感分析
42 电商产品评论情感分析
43 财政收入影响因素及预测
44 电子商务网站用户行为分析及推荐
45 推荐系统
46 基于基站定位数据的商圈分析
47 酒店预订网站用户偏爱国家预测
48 出行服务平台客户房型行为预测
49 广告平台CTR点击率预估实战
50 大型电商用户推荐FFM实践
51 互联网金融平台借款逾期实战
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53 APP分析平台用户人口属性预测
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